向大家推荐一个超强的构建Agent的大模型框架——Phidata
Phidata是一个用于构建智能Agent系统的Python框架。
它让你可以方便地创建具有记忆力、知识、工具使用能力和推理能力的AI助手,并将其作为一个完整的软件应用运行(包括数据库、向量数据库、API等)。
同时phidata还提供了对Agent系统的监控、评估和优化功能。
使用phidata,你可以:
- 构建拥有记忆、知识、工具使用和推理能力的智能Agent。Phidata会管理Agent的状态、记忆和知识,存储在数据库中。
- 将这些Agent作为一个完整的软件应用运行,包括数据库、向量数据库和API接口。Phidata会管理所需的基础设施,支持本地和云端(BYOC)。
- 监控、评估和优化你的Agent系统。Phidata会记录会话日志,监控关键指标,帮助你洞察和改进系统。
Phidata虽然支持所有语言模型,但官方示例主要使用OpenAI的模型。只要设置好OpenAI的API key,就可以直接使用。
下面是一些使用phidata构建Agent的示例:
网页搜索Agent
这个Agent可以在网上搜索信息来回答问题。核心代码如下:
from phi.agent import Agent
from phi.model.openai import OpenAIChat
from phi.tools.duckduckgo import DuckDuckGo
web_agent = Agent(
name="Web Agent",
role="Search the web for information",
model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
tools=[DuckDuckGo()],
markdown=True,
show_tool_calls=True,
)
web_agent.print_response("Whats happening in France?", stream=True)
通过组合OpenAI的语言模型和DuckDuckGo搜索引擎,就可以创建一个可以在网上查找信息的Agent。当询问它"法国最近发生了什么",它会通过搜索引擎查找相关新闻,再用自然语言回答。
金融数据Agent
这个Agent专门用于查询金融数据,核心代码:
from phi.agent import Agent
from phi.model.openai import OpenAIChat
from phi.tools.yfinance import YFinanceTools
finance_agent = Agent(
name="Finance Agent",
role="Get financial data",
model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
tools=[YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True, company_info=True, company_news=True)],
instructions=["Always use tables to display data"],
markdown=True,
show_tool_calls=True,
)
finance_agent.print_response("Share analyst recommendations for NVDA", stream=True)
它使用yfinance库获取金融数据,当询问"分享NVDA股票的分析师评级"时,它会查询相关数据,并以表格的形式展示分析师的评级信息。
Agent协作
Phidata还支持多个Agent协同工作,解决更复杂的问题。比如我们可以让上面的网页搜索Agent和金融数据Agent组成一个团队:
agent_team = Agent(
team=[web_agent, finance_agent],
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)
agent_team.print_response("Research the web for NVDA and share analyst recommendations", stream=True)
当询问"在网上搜索NVDA公司的信息,并分享分析师的评级",这个Agent团队会先用网页搜索Agent查找NVDA公司的背景信息,再用金融数据Agent获取分析师评级,最后整合成完整的回答。
基于知识库的Agent
普通的Agent每次都需要将所有的背景知识放入prompt中,但这样会占用大量token。phidata的RAG(Retrieval Augmented Generation)Agent可以将背景知识存入向量数据库,每次只检索最相关的少量知识,大大节省token用量,还能提高回答质量。
下面的例子展示了如何从一个菜谱PDF文件创建知识库,构建一个美食问答Agent:
from phi.agent import Agent
from phi.model.openai import OpenAIChat
from phi.knowledge.pdf import PDFUrlKnowledgeBase
from phi.vectordb.lancedb import LanceDb, SearchType
db_uri = "tmp/lancedb"
# Create a knowledge base from a PDF
knowledge_base = PDFUrlKnowledgeBase(
urls=["https://phi-public.s3.amazonaws.com/recipes/ThaiRecipes.pdf"],
# Use LanceDB as the vector database
vector_db=LanceDb(table_name="recipes", uri=db_uri, search_type=SearchType.vector),
)
# Load the knowledge base: Comment out after first run
knowledge_base.load(upsert=True)
agent = Agent(
model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
# Add the knowledge base to the agent
knowledge=knowledge_base,
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)
agent.print_response("How do I make chicken and galangal in coconut milk soup")
当询问"如何制作椰汁鸡肉汤",Agent会从知识库中检索鸡肉汤的菜谱,再根据菜谱步骤回答问题。这样不仅节省token,回答的质量也更高。
其他功能
除了上述核心功能,phidata还提供了:
- 本地和云端的基础设施管理
- 会话日志记录和指标监控
- 本地调试模式
- 结构化输出支持,可以强制Agent以特定格式(比如表格、JSON等)输出
- 内置的playground应用,可以方便地与Agent聊天互动
Phidata目前仍在快速迭代中,欢迎大家在GitHub上贡献代码,或在Discord社区中交流讨论。
总之,phidata是一个功能强大,涵盖全流程的智能Agent开发框架。对于想要快速构建和部署聊天机器人、智能助手、问答系统等AI应用的开发者非常友好,值得尝试!
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